Applied Statistics for Engineers and Physical Scientists (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Johannes Ledolter

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2009-01-07

价格:USD 134.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136017981

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 工程统计
• 物理科学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 实验设计
• 回归分析
• 假设检验

统计学在工程与应用科学中的实践指南 图书名称：[此处应填写您所选择的、与原书不重复的书名，例如：《工程与应用科学中的统计建模与数据分析实践》] 作者：[此处应填写作者名，例如：张伟、李明] 出版社：[此处应填写出版社名，例如：科学技术出版社] --- 内容概述 本书旨在为工程学、物理科学、材料科学、生物工程以及相关量化领域的研究人员、工程师和高级学生提供一套全面且高度实用的统计学工具箱。它超越了纯粹的数学推导，聚焦于如何将严谨的统计方法有效地应用于真实世界中的复杂数据、系统优化和实验设计问题。本书强调统计思维的建立、模型的恰当选择、结果的可靠性评估以及最终结论的工程解释性。 我们深知，工程和科学实践往往涉及噪声、不确定性和有限的测量精度。因此，本书的核心理念是提供一套“从数据到决策”的完整流程，确保读者不仅能运行统计软件，更能理解背后的假设、检验其有效性，并对结果的适用范围有清晰的认识。 本书结构分为四大核心模块，层层递进，确保读者打下坚实的基础并逐步掌握高级分析技术。 --- 第一部分：统计学基础与数据准备 (Foundation and Data Acumen) 本部分旨在建立读者对数据本质和统计推断基本原理的深刻理解。我们不会停留在描述性统计的表面，而是深入探讨数据的随机性如何影响工程决策。 第1章：量化不确定性：工程数据的视角 数据的类型与结构： 详细区分观测数据、模拟数据、时间序列数据和空间数据在统计处理上的差异。重点讨论测量误差、传感器精度和系统误差的量化。 概率基础的重述与应用： 针对工程应用，侧重于连续随机变量（如正态、指数、威布尔分布）在可靠性分析、寿命预测和过程控制中的具体应用场景。 描述性统计的深化： 集中讨论稳健（Robust）的描述性统计量，例如中位数、四分位距（IQR）以及对异常值敏感性较低的度量，以适应含有离群点的实验数据。 第2章：抽样理论与统计推断的基石 中心极限定理（CLT）的实际意义： 阐释CLT如何成为参数估计和假设检验的桥梁，特别是当总体分布未知时。 估计方法比较： 深入探讨矩估计法（MoM）与极大似然估计（MLE）的优缺点，特别是在小样本或非标准分布情况下的适用性。 置信区间的构建与解释： 不仅限于计算标准置信区间，更重要的是解释区间在工程实践中的含义——例如，一个95%的置信区间意味着什么，以及它如何影响设计裕度。 --- 第二部分：参数估计与假设检验的实践 (Estimation and Hypothesis Testing in Practice) 这是统计应用的核心。本部分侧重于如何利用样本数据对系统的真实参数做出科学推断，并评估干预措施的有效性。 第3章：单样本与双样本推断 T检验的变体与适用条件： 详细讨论Student’s t检验、Welch’s t检验（不相等方差）以及配对样本t检验的应用场景，并提供决策树指导读者何时选择何种检验。 非参数方法的引入： 鉴于许多工程数据（如疲劳寿命数据）不满足正态性假设，本书详细介绍了Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验，及其在无需分布假设下的稳健性优势。 第4章：方差分析（ANOVA）的深入应用 单因素与多因素ANOVA： 聚焦于如何用ANOVA来分析不同工艺参数（如温度、压力、催化剂类型）对产品性能指标（如强度、转化率）的联合影响。 交互作用的识别与解释： 深入解析在多因素实验中，因子间的交互作用如何揭示了更深层次的物理或化学机制。 事后检验（Post-hoc Analysis）： 介绍Tukey’s HSD、Bonferroni校正等方法，用于在拒绝原假设后精确确定是哪几组之间存在显著差异。 --- 第三部分：回归分析：建模、预测与诊断 (Regression Modeling, Prediction, and Diagnostics) 回归分析是工程领域中最常用的工具。本部分着重于构建可信、可解释且具有预测能力的回归模型。 第5章：简单线性回归的原理与局限性 最小二乘法（OLS）的几何意义： 从误差平方和最小化的角度理解模型拟合过程。 模型诊断的黄金标准： 详述残差分析的重要性，包括对残差的正态性、独立性（杜宾-沃森检验）和同方差性（Breusch-Pagan检验）的系统性检查。强调诊断图表的实际解读。 第6章：多元回归分析与模型选择 多重共线性处理： 讨论在存在高度相关预测变量时，如何使用方差膨胀因子（VIF）进行诊断，并探讨岭回归（Ridge Regression）或主成分回归（PCR）作为解决方案。 模型简化与选择策略： 系统比较逐步回归（Stepwise）、前向选择和后向剔除的优缺点，并引入信息准则（AIC, BIC）作为更科学的模型选择标准。 非线性回归基础： 介绍如何通过变量变换（如对数、倒数）或使用非线性迭代方法来拟合S形、指数衰减等工程中常见的非线性关系。 第7章：广义线性模型（GLM）与分类数据分析 逻辑回归与概率建模： 专为事件发生概率（如部件失效、化学反应成功）建模。详细解释对数几率（Log-odds）和相对风险的解释。 泊松回归： 应用于计数数据，例如在半导体制造中统计单位面积上的缺陷数量。 --- 第四部分：面向工程的特殊主题 (Specialized Topics for Engineering and Science) 本部分涵盖了统计学在特定工程学科中不可或缺的高级应用。 第8章：实验设计（DOE）：优化与效率 全因子与分数因子设计： 如何利用分数因子设计（如$2^k$设计）在有限的实验次数内高效地筛选出关键因子。 响应曲面法（RSM）： 详细介绍中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计，用于寻找复杂系统（如反应器优化）的最佳操作点。 稳健设计原则： 引入田口（Taguchi）方法的统计学基础，专注于最小化过程方差，提高产品质量的稳定性。 第9章：过程控制与过程能力分析 (Statistical Process Control, SPC) 休哈特控制图的构建： 详细介绍 $ar{X}-R$ 图、 $ar{X}-S$ 图以及I-MR图，并强调何时应使用它们。 过程能力指标（Cp, Cpk, Pp, Ppk）： 不仅计算这些指标，更重要的是解释过程能力如何与规格限（Specification Limits）相关联，以及如何使用统计工具来改进低能力的流程。 第10章：可靠性分析与寿命数据统计 生存函数的估计： 介绍Kaplan-Meier估计器在处理截尾数据（Censored Data）时的关键作用。 威布尔分析： 详细讲解威布尔分布（Weibull Distribution）在工程可靠性工程中的核心地位，包括参数估计、特征寿命的计算以及可靠性预测。 --- 目标读者 本书面向具有微积分和基础线性代数知识的机械、电子、化学、土木、航空航天工程师、物理学家、材料科学家，以及正在进行定量研究的研究生和博士后研究人员。 本书的最终目标是培养读者一种批判性的统计视角，使其能够自信地处理真实的、充满挑战性的工程和科学数据集，并将统计结论转化为可执行的、经济有效的工程决策。书中配有大量源自真实工业和科研案例的习题和数据分析项目。

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这本《应用统计学：面向工程师与物理科学家》（第三版）简直是我的救星！我一直觉得统计学是个遥不可及的概念，直到我遇到这本书。它不像那些枯燥乏味的理论教科书，而是用非常贴近实际的例子来解释那些听起来就头疼的公式和方法。我尤其喜欢它在介绍每个统计工具时，都会先解释“为什么需要它”，以及它能解决什么样的问题，而不是直接扔给你一堆公式。比如，它讲到假设检验的时候，并不是上来就给你说p值是什么，而是先模拟一个工程师在做产品测试时，如何判断新的设计是否真的有效，需要多大的信心，才能得出结论。这样的引入方式让我立刻觉得统计学不再是抽象的数学游戏，而是解决实际工程问题的利器。书里的图表也画得非常清晰，很多时候一个图就能把一个复杂的概念讲明白。而且，它还提供了很多案例研究，这些案例都来源于真实的工程和科学领域，读起来特别有代入感。我尝试跟着书里的步骤做了一些练习，发现即使是之前对统计学一窍不通的我，也能逐渐理解并应用这些方法。这本书让我对统计学的畏惧感消失得无影无踪，取而代之的是一种跃跃欲试的兴奋感。

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我之前接触过几本关于统计学的书，但都觉得有些晦涩难懂，更像是为数学系学生准备的。直到我翻开《应用统计学：面向工程师与物理科学家》（第三版》，才发现原来统计学也可以如此清晰易懂。这本书的语言风格非常直接，没有太多华丽的修饰，直奔主题，但又不会显得过于生硬。它很注重逻辑的连贯性，从一个概念到下一个概念的过渡非常自然。我尤其欣赏书中对统计模型构建和模型选择的讲解，这部分内容非常实用。它不仅仅是教你如何拟合一个模型，更重要的是教你如何评估模型的优劣，如何判断一个模型是否真正反映了数据中的关系，以及如何避免过拟合或欠拟合。书中提到的各种模型诊断方法，比如残差分析、R方值的解释，以及模型比较的各种标准，都非常有启发性。对于我这种在研究中经常需要处理复杂数据集的工程师来说，这些知识简直是“雪中送炭”。而且，这本书还提到了关于实验设计的部分，这对于我来说非常关键，因为很多时候，好的数据是靠好的实验设计得来的。

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这本书《应用统计学：面向工程师与物理科学家》（第三版）给我的感觉就像是一位经验丰富的导师，耐心而清晰地引导我逐步掌握统计学的精髓。它不是那种让你死记硬背公式的书，而是让你理解“为什么”以及“如何做”的书。在阅读过程中，我发现作者非常善于利用类比和生动的故事来解释抽象的概念，这极大地降低了学习的门槛。比如，在讲解概率分布时，它会用抛硬币、抽奖等日常例子，让我们直观地理解不同分布的特点。而到了更复杂的推断性统计部分，它又会巧妙地将这些概念与实际的工程测量、质量控制等场景结合起来，让我觉得统计学并非遥不可及，而是我们解决实际问题的有力工具。我特别喜欢书中的一个特点，就是它在介绍一种统计方法后，总会给出一些“进阶”或者“注意事项”的提示，这让我能够更深入地理解该方法的精髓，并且在实际应用中避免一些常见的陷阱。这本书让我不仅学会了如何使用统计工具，更重要的是，它培养了我用统计思维去分析和解决问题的能力。

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说实话，在拿到《应用统计学：面向工程师与物理科学家》（第三版）之前，我对统计学总有一种“离我好远”的感觉，觉得它要么是给统计学专业人士看的，要么就是充斥着我看不懂的公式。但这本书彻底改变了我的看法。它最大的优点在于其“接地气”，真的把统计学变成了一种有用的工具，而不是纯粹的理论。比如，它在讲到方差分析（ANOVA）的时候，并不是直接丢出F检验的公式，而是先讲一个实际问题：某个工厂想要比较三种不同的生产流程，哪种流程的产出最高？然后，它一步一步地告诉你，如何设计实验，如何收集数据，以及如何使用ANOVA来分析这些数据，最终得出科学的结论。这种“问题驱动”的学习方式，让我觉得很有意思，也更容易理解。而且，书中对于如何解读统计结果也给了很多指导，这对于我们工程师来说尤其重要，因为我们更关心的是结果的实际意义，而不是公式本身。它还提供了很多关于如何使用常用的统计软件（比如R或Python，虽然书中是以通用概念为主，但原理是相通的）来执行这些分析的提示，这让学习到的知识能够快速落地。

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《应用统计学：面向工程师与物理科学家》（第三版）这本书的结构设计得非常巧妙，尤其适合我这种想要系统学习统计学，但又不是专业统计学背景的人。它没有一开始就深挖理论的根基，而是循序渐进，从最基础的描述性统计开始，逐步深入到推断性统计的各个方面。让我印象深刻的是，它在讲解回归分析时，不仅仅是介绍了线性回归，还花了相当的篇幅去讨论多重回归、非线性回归，以及如何处理多重共线性、选择合适的变量等实际工程中经常遇到的问题。书中的例子都非常贴近工业界和科研界的实际需求，比如如何分析实验数据来优化工艺参数，或者如何预测材料的性能。这些例子让我能够将书中的知识点与我日常的工作联系起来，理解起来也更加深刻。此外，本书在介绍每一种统计方法时，都会详细说明其假设条件、适用范围以及局限性，这对于避免误用统计方法至关重要。我记得书中还专门有一个章节讨论了数据可视化，这部分内容非常实用，教会我如何用图表更有效地展示和解释数据，这对于我撰写研究报告和技术文档非常有帮助。

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编排和国内教材思路差别挺大的。

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